SELECCIÓN DE UNA PRUEBA ESTADÍSTICA

Presentación del tema: "SELECCIÓN DE UNA PRUEBA ESTADÍSTICA"— Transcripción de la presentación:

1 SELECCIÓN DE UNA PRUEBA ESTADÍSTICA

2 m media s desviación p proporción N tamaño x media s desviación
Parámetros m media s desviación p proporción N tamaño POBLACIÓN Muestra Estadísticos x media s desviación p proporción n tamaño

3 Muestra Finita Muestra Infinita
Tomamos una muestra de la población para realizar una suposición(hipotésis) sobre la población Población menor de 500,000 Muestra Finita Población mayor a 500,000 Muestra Infinita

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6 Supuesto, inferencia o afirmación acerca de una población
Hipótesis: Supuesto, inferencia o afirmación acerca de una población

7 Ejemplos “En el año 2040, el 75% de los hombres sufrirán de curvatura en la espalda”

8 “El 30% de las personas son propensas a enojarse fácilmente”

9 “El adulto ve en promedio 20 horas de televisión a la semana”

10 “2 de cada 10 hondureños tienen educación universitaria”

11 Intervalo de Confianza
Estadística Inferencial UNA Población Intervalo de Confianza p Prueba de Hipótesis DOS poblaciones MAS de dos poblaciones

12 Variable cuantitativa
PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA VALIDAR UNA MUESTRA COMPARAR UN GRUPO FRENTE A UN ESTÁNDAR PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Una muestra Variable cuantitativa Variables cuantitativa continua Prueba de Kolgomorov T student Normal Z Variable Cualitativa Dos categorías Prueba Binomial Tres Categorías Prueba de Chi Cuadrado

13 Prueba de Chi Cuadrado de McNemar
PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS O CATEGÓRICAS COMPARACIÓN DE DOS O MÁS GRUPOS Cualitativa 2 grupos Independientes Prueba de Chi Cuadrado Pareados Prueba de Chi Cuadrado de McNemar 3 o más grupos Prueba de Chi cuadrado Prueba de Q de Cochran

14 COMPARACIÓN DE DOS O MÁS GRUPOS
PRUEBAS ESTADÍSTICAS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS COMPARACIÓN DE DOS O MÁS GRUPOS Prueba de Normalidad de Kolgomorov Datos cuantitativos Los datos provienen de una curva normal 2 grupos Independientes T de Student Pareados T de Student Pareada 3 o más grupos ANOVA ANOVA para muestras pareadas Los datos no provienen de una curva normal U de Mann - Whitney Prueba de Wilcoxon Kruskal Wallis Friedman

15 ANOVA para muestras pareadas
Variable Cuantitativa 2 grupos Independientes Con curva normal T de Student Sin curva normal U de Mann - Whitney Relacionados T de Student Pareada Prueba de Wilcoxon 3 o más grupos ANOVA Kruskal Wallis ANOVA para muestras pareadas Friedman

16 ANOVA para muestras pareadas
Variable Cuantitativa 2 grupos Independientes Con curva normal T de Student Sin curva normal U de Mann - Whitney Relacionados T de Student Pareada Prueba de Wilcoxon 3 o más grupos ANOVA Kruskal Wallis ANOVA para muestras pareadas Friedman

17 Resumen de Pruebas estadísticas
Tipos de análisis estadístico (según el número y tipo de variables) Dependiente Independiente Univariado: Bivariado: Multivariado: ó más

18 Tipo de pruebas estadísticas
Parametricas: Prueba Z Prueba t de Student ANOVA No parametricas: P. Ji cuadrado (x2) P. de Wilcoxon P. de Mann y Whitney P. de Kruskal Wallis

19 Selección de la prueba estadística para observaciones independientes
Variable de resultado Nominal Categórica (>2 categorías) Ordinal Cuantitativa discreta Cuantitativa No-normal Cuantitativa normal Variable de entrada X2 tendencia o Mann-Whitney Nominal X2 o de Fisher Mann-Whitney Mann-Whitney o log-rank (a) Prueba t de student X2 Categórica (>2 categorías) Kruskal-Wallis (b) Kruskal-Wallis (b) Kruskal-Wallis (b) Análisis de la varianza (ANOVA) (c) X2 X2 Ordinal (categorías ordenadas) X2 de tendencia o Mann – Whitney (e) Rangos de Spearman Rangos de Spearman Rangos de Spearman Rangos de Spearman o regresión lineal (d) Cuantitativa Discreto Regresión Logística (e) (e) Rangos de Spearman Rangos de Spearman Rangos de Spearman o regresión lineal (d) Ploteo de datos, Pearson o rangos de Spearman (e) (e) (e) Ploteo de datos, Pearson o Rangos de Spearman y regresión lineal Cuantitativa no-normal Regresión Logística Cuantitativa normal Regresión Logística (e) (e) (e) Regresión lineal (d) Pearson y regresión lineal (a) Si se censuran los datos. (b) La prueba de Kruskal-Wallis se usa para comparar variables ordinales o no normales para más de dos grupos, y es una generalización de la prueba de U de Mann-Whitney. (c) El análisis de la varianza (ANOVA) es una técnica general, y una versión (ANOVA de una vía) se usa para comparar las variables distribuidas normalmente para más de dos grupos, y es el equivalente paramétrico de la prueba de Kruskal-Wallis. (d) Si la variable resultado es la dependiente, entonces los residuos serán verosímilmente normal, entonces la distribución de la variable independiente no es importante. (e) Hay varias técnicas más avanzadas, como la regresión de Poisson, por tratar con estas situaciones, pero requieren ciertas asunciones y es a menudo más fácil o dicotomizar la variable resultado o tratarla como continua.

20 (a) Si se censuran los datos.
(b) La prueba de Kruskal-Wallis se usa para comparar variables ordinales o no normales para más de dos grupos, y es una generalización de la prueba de U de Mann-Whitney. (c) El análisis de la varianza (ANOVA) es una técnica general, y una versión (ANOVA de una vía) se usa para comparar las variables distribuidas normalmente para más de dos grupos, y es el equivalente paramétrico de la prueba de Kruskal-Wallis. (d) Si la variable resultado es la dependiente, entonces los residuos serán verosímilmente normal, entonces la distribución de la variable independiente no es importante. (e) Hay varias técnicas más avanzadas, como la regresión de Poisson, por tratar con estas situaciones, pero requieren ciertas asunciones y es a menudo más fácil o dicotomizar la variable resultado o tratarla como continua.

21 Variable Prueba Nominal
Selección de la prueba estadística para observaciones pareadas o relacionadas Variable Prueba Nominal Prueba de McNemar Ordinal (categorías ordenadas) Wilcoxon Cuantitativo (Discreto o no-normal) Wilcoxon Cuantitativo (Normal *) Prueba t pareado * Es la diferencia entre las observaciones apareadas que deben ser verosímilmente normales.